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AnchorGT：用于可扩展图变换器的高效灵活的注意力架构
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用可扩展的图转换器（GT）框架进行大规模图的表示学习，通过快速采样技术和局部注意机制解决了全局注意机制的计算复杂性问题。在三个节点分类基准测试中，验证了LargeGT框架，取得了3倍加速和16.8％性能提升。
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关键要点
- 本研究使用可扩展的图转换器（GT）框架进行大规模图的表示学习。
- 提出了快速的采样技术和局部注意机制，解决全局注意机制的计算复杂性问题。
- 在三个大规模节点分类基准测试中验证了LargeGT框架。
- LargeGT框架实现了3倍的加速和16.8%的性能提升。
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